set
- [一. set 类型介绍](#一. set 类型介绍)
- [二. set 命令](#二. set 命令)
- [三. set 命令小结](#三. set 命令小结)
- [四. set 内部编码方式](#四. set 内部编码方式)
- [五. set 使用场景](#五. set 使用场景)
一. set 类型介绍
- 集合就是把一些有关联的数据放到一起，保存多个字符串类型的元素的 (可以使用 JSON 这样的格式，让 string 存储结构化数据)，但和列表类型不同的是：
- 元素之间是无序的。
- 此处说的无序和之前 list 说的有序是对应的。
- 有序：顺序很重要，变换一下顺序，就是不同的列表。
- 无序：顺序不重要，变换一下顺序，还是那个集合。
- list：[1, 2, 3] 和 [2, 1, 3] 是不同的 list
- set：[1, 2, 3] 和 [2, 1, 3] 是相同的 set
- 元素不允许重复。
- 一个集合中最多可以存储 2^32 - 1 个元素。
- 元素之间是无序的。
- Redis 除了支持集合内的增删查改操作，同时还支持多个集合取交集、并集、差集，合理地使用好集合类型，能在实际开发中解决很多问题。
集合类型：
二. set 命令
在 set 中的元素叫做 member，就像在 hash 中的元素叫做 field、value 类似。
sadd、smembers、sismember
- sadd：添加⼀/多个元素到 set 中。注意：重复的元素无法添加到集合中。
- 语法：
sadd key member [member ...] - 时间复杂度：添加一个元素是 O(1)，添加 N 个元素是 O(N)
- 返回值：本次添加成功的元素个数。
- smembers：获取一个 set 中的所有元素。注意：元素间的顺序是无序的。
- 语法：
smembers key - 时间复杂度：O(N)，N 是集合中元素的个数。
- 返回值：所有元素的列表。
- sismember：判断一个元素在不在 set 中。
- 语法：
sismember key member - 时间复杂度：O(1)
- 返回值：元素在 set 中，返回 1；元素不在 set 中或者 key 不存在，返回 0
scard、spop、srandmember
- scard：获取一个 set 的基数 (cardinality)，即 set 中的元素个数。
- 语法：
scard key - 时间复杂度：O(1)
- 返回值：set 内的元素个数。
- spop：从 set 中删除并返回一个或者多个元素。注意：由于 set 内的元素是无序的，所以取出哪个元素实际是未定义行为，即可以看作随机的。
- 语法：
spop key [count] - 时间复杂度：O(N)，N 是 count 的个数。
- 返回值：取出的元素。
- srandmember：从 set 中返回一个或者多个随机的元素。
- 语法：
srandmember key [count] - 时间复杂度：O(N)，N 是 count 的个数。
- 返回值：取出的元素。
在 Redis 源码中，针对 spop 实现的时候，就采取了 "生成随机数" srandmember 的方式。
smove、srem
- smove：将一个元素从源 set 取出并放入目标 set 中。
- 语法：
smove source destination member - 时间复杂度：O(1)
- 返回值：移动成功时，返回 1；移动失败时，返回 0
如果我给 key1 里再添加一个 1，再次把这个 1 移动给 key2，此时 smove 不会视为出错，也会按照 删除-插入 进行执行。
- srem：将指定的元素从 set 中删除
- 语法：
srem key member [member ...] - 时间复杂度：O(N)，N 是要删除的元素个数。
- 返回值：删除成功的元素个数。
不同操作的返回值，含义差别还是挺大的，需要用的时候，多翻文档即可。
集合间操作
- 交集 (inter)：最终结果同时出现在两个集合中。
- 并集 (union)：把多个集合中的数据都集中放在一起，如果元素有重复，也最终只保留一份。
- 差集 (diff)：A 和 B 做差集，就是找出 A 中存在，但是 B 中不存在的元素。
交集：sinter、sinterstore
- sinter：获取给定 set 的交集中的元素。
- 语法：
sinter key [key ...] - 时间复杂度：O(N * M)，N 是最小的集合元素个数，M 是最大的集合元素个数。
- 返回值：交集的元素。
- sinterstore：获取给定 set 的交集中的元素并保存到目标 set 中。
- 语法：
sinterstore destination key [key ...] - 时间复杂度：O(N * M)，N 是最小的集合元素个数，M 是最大的集合元素个数。
- 返回值：交集的元素个数。
并集：sunion、sunionstore
- sunion：获取给定 set 的并集中的元素。
- 语法：
sunion key [key ...] - 时间复杂度：O(N)，N 是给定的所有集合的总的元素个数。
- 返回值：并集的元素。
- sunionstore：获取给定 set 的并集中的元素并保存到目标 set 中。
- 语法：
sunionstore destination key [key ...] - 时间复杂度：O(N)，N 是给定的所有集合的总的元素个数。
- 返回值：并集的元素个数。
差集：sdiff、sdiffstore
- sdiff：获取给定 set 的差集中的元素。
- 语法：
sdiff key [key ...] - 时间复杂度：O(N)，N 是给定的所有集合的总的元素个数。
- 返回值：差集的元素。
- sdiffstore：获取给定 set 的差集中的元素并保存到目标 set 中。
- 语法：
sdiffstore destination key [key ...] - 时间复杂度：O(N)，N 是给定的所有集合的总的元素个数。
- 返回值：差集的元素个数。
三. set 命令小结
| 命令 | 执行效果 | 时间复杂度 |
|---|---|---|
| sadd key member [member ...] | 向集合中添加元素 | O(K)，K 是元素的个数 |
| smembers key | 求集合中的元素 | O(K)，K 是元素的个数 |
| sismember key member | 判断元素是否在集合中 | O(1) |
| scard key | 获取集合中元素的个数 | O(1) |
| spop key [count] | 随机删除 count 个元素 | O(N)，N 是 count |
| srandmember key [count] | 随机删除 count 个元素 | O(N)，N 是 count |
| smove source destination member | 移动源集合中的一个元素到目标集合 | O(1) |
| srem key member [member ...] | 删除集合中的元素 | O(K)，K 是元素的个数 |
| sinter key [key ...] | 获取集合的交集 | O(N * M)，N 是最小的集合元素个数，M 是最大的集合元素个数 |
| sinterstore destination key [key ...] | 存储集合的交集到目标集合中 | O(N * M)，N 是最小的集合元素个数，M 是最大的集合元素个数 |
| sunion key [key ...] | 获取集合的并集 | O(N)，N 是所有集合的元素个数 |
| sunionstore destination key [key ...] | 存储集合的并集到目标集合中 | O(N)，N 是所有集合的元素个数 |
| sdiff key [key ...] | 获取集合的差集 | O(N)，N 是所有集合的元素个数 |
| sdiffstore destination key [key ...] | 存储集合的差集到目标集合中 | O(N)，N 是所有集合的元素个数 |
四. set 内部编码方式
集合类型的内部编码有两种：
- intset (整数集合)：当集合中的元素都是整数并且元素的个数小于 set-max-intset-entries 配置 (默认 512 个) 时，Redis 会选用 intset 来作为集合的内部实现，从而减少内存的使用。
- Redis 是内存数据库，当元素均为整数，并且元素的个数不是很多的时候，为了节省空间，做出的特点优化。
- hashtable (哈希表)：当集合类型无法满足 intset 的条件时，Redis 会使用 hashtable 作为集合的内部实现。
使用 object encoding key 可以查看集合内部的编码方式，如下：
五. set 使用场景
用户标签
集合类型比较典型的使用场景是标签 (tag)，使用 set 来保存用户的 "标签"
- 例如 A 用户对娱乐、体育板块比较感兴趣，B 用户对历史、新闻比较感兴趣，这些兴趣点可以被抽象为标签。例如一个电子商务网站会对不同标签的用户做不同的产品推荐。
- 有了这些数据就可以得到喜欢同一个标签的人，以及用户的共同喜好的标签，这些数据对于增强用户体验和用户黏度都非常有帮助。分析出你这个人的一些特征，分析清楚之后，再投其所好。
- 上述用户数据，很多公司都在共享。
- 两个程序，两个账号，如何知道这两个账号是一个人？
- 现在的程序登入，主要就是两个入口，手机号、微信。
- 通过上述过程，搜集到的用户特征，就会转换成 "标签" (简短的字符串)，此时就可以把标签保存到 Redis 的 set 中。
- 用户画像，这种事情其实是挺复杂的事情，一般一个大厂都会有专门的团队做这样工作。
- 上述玩法，抖音玩的是最好的，其它互联网大厂一看这么搞真好，于是纷纷效仿。
- 但是存在 "信息茧房" 问题：你看到的内容始终就是一个小圈子，看不到其它圈子中的事物。
- 当你很认真的看了一个视频之后，人家的服务器就判定你，非常爱看这种类型的视频，接下来就给你疯狂推送。
下面的演示通过集合类型来实现标签的若干功能。
- 给用户添加标签
cpp
sadd user:1:tags tag1 tag2 tag5
sadd user:2:tags tag2 tag3 tag5
...
sadd user:k:tags tag1 tag2 tag4- 给标签添加用户
cpp
sadd tag1:users user:1 user:3
sadd tag2:users user:1 user:2 user:3
...
sadd tagk:users user:1 user:4 user:9 user:28- 删除用户下的标签
cpp
srem user:1:tags tag1 tag5
...- 删除标签下的用户
cpp
srem tag1:users user:1
srem tag5:users user:1
...- 计算用户的共同兴趣标签
cpp
sinter user:1:tags user:2:tags共同好友
使用 set 来计算用户之间的公共好友，基于 "集合求交集"
- 例如：QQ，我这边加了很多好友，你那边也加了很多好友。
- 基于上述还可以做一些好友推荐：A 和 B 是好友，A 和 C 是好友，B 和 C 和 D 都是好友，此时系统就会把 D 推荐给 A
统计 UV
一个互联网产品，如何衡量用户量，用户规模？主要的指标，是两方面：
- PV (page view)：用户每次访问该服务器，都会产生一个 PV
- UV (user view)：每个用户访问该服务器，都会产生一个 UV，但是同一个用户多次访问，不会增加 UV 的个数。
- UV 需要按照用户进行去重，上述的去重功能，就可以使用 set 来实现。